AI kwenye Core Banking: Somo kwa Fintech za Kenya

Mifumo mingi ya malipo ya simu Kenya inaonekana “ya kasi” juu juu—app nyepesi, USSD inayojibu haraka, na notisi za papo hapo. Lakini chini yake, benki na fintech nyingi bado zinabeba mzigo wa core banking na back-office ambazo hazikutengenezwa kwa dunia ya miamala ya mamilioni kwa dakika, fraud ya kisasa, na wateja wanaotaka msaada saa 24.

Ndiyo maana habari ya TCS BaNCS kupata “AI upgrade” ni mfano mzuri wa kile kinachoendelea kimya kimya kwenye sekta ya huduma za fedha duniani: AI haikai tu kwenye chatbot. Inaingia ndani ya mifumo ya msingi—sehemu inayohesabu salio, inapitisha miamala, inasimamia mikopo, na kuamua nini kifanyike wakati kitu kinaonekana “si kawaida”. Kwa Kenya, ambako mobile money, fintech, na benki za kidijitali zinaishi kwenye kasi ya soko, huu ni ujumbe mmoja: ukichelewa kuingiza AI kwenye michakato ya msingi, utabaki ukifukuza matatizo badala ya kuyazuia.

Kwa nini “AI upgrade” ya core banking ni habari kubwa

Jibu la moja kwa moja: Core banking ikipata AI, faida zake huonekana kwenye vitu vitatu vinavyoamua ukuaji wa fintech: gharama, udhibiti wa hatari, na uzoefu wa mteja.

Kwa muda mrefu, AI kwenye fedha imekuwa ikionekana kama “tabaka la juu”: bot ya kujibu maswali, au kampeni za marketing. Hiyo ni sehemu tu. Wimbi linalokuja—na tayari linaanza—ni kuingiza AI kwenye:

• Ufuatiliaji wa miamala (transaction monitoring) kwa kiwango kikubwa
• Utambuzi wa udanganyifu (fraud detection) unaobadilika haraka
• Uamuzi wa mkopo (credit decisioning) unaotumia data nyingi kuliko historia ya benki pekee
• Utendaji wa huduma kwa wateja (si kuongea tu, bali kutatua matatizo)

Hapa Kenya, mteja akikwama kwenye “transaction reversed”, “pending”, au “debited but not credited”, hasira yake haielekezwi kwa “system”; inaelekezwa kwa brand. AI ikiwekwa mahali sahihi, inaweza kupunguza hizo kesi kabla hazijafika kwa wakala.

TCS BaNCS kama kioo: kinachomaanisha kwa Kenya

Jibu la moja kwa moja: Upgrade ya TCS BaNCS inaonyesha mwelekeo wa soko—watoa core banking wanabadilika kuwa majukwaa yenye AI ili kubeba mahitaji ya benki na fintech za kidijitali.

Ingawa hatukuweza kupata maandishi ya tangazo lenyewe (ukurasa ulihitaji uthibitisho wa binadamu), kichwa chake kinaashiria jambo muhimu: core banking vendors wanajenga AI ndani ya bidhaa, si kama add-on ya baadaye.

Kwa mazingira ya Kenya, hii ina maana tatu za kibiashara:

1. Ushindani utaongezeka kwa “speed of service”: Mteja hataki kusubiri ticket siku 3. Anataka suluhisho ndani ya dakika.
2. Fraud itaendelea kuwa vita ya akili: Scammers hubadilika kila wiki. Rule-based systems huwa nyuma.
3. Gharama za ops zitabaki kuwa mzigo kama hakuna automation ya kweli: Timu za back-office hazipaswi kuwa “human routers” wa maombi.

Kenya: mobile money ni front-end, lakini trust iko back-end

Hapa ndipo wengi hukosea. Unaweza kuwa na app nzuri, lakini ukiwa na:

• reconciliation ya polepole
• alerts zisizo sahihi
• dispute resolution ya mikono
• KYC/AML inayokwama

…wateja wanaondoka. Uaminifu (trust) hujengwa na utulivu wa mfumo, si tu UI.

Mahali AI inapoongeza thamani moja kwa moja kwenye malipo ya simu

Jibu la moja kwa moja: AI inafanya kazi bora kwenye matatizo yanayojirudia, yenye data nyingi, na yanayohitaji uamuzi wa haraka—kama fraud, customer support triage, na personalization.

Hapa kuna maeneo 5 ambayo Kenyan fintechs na mifumo ya malipo ya simu inaweza kunufaika, bila kugeuza kila kitu kuwa mradi mkubwa wa miaka miwili.

1) Fraud detection inayotumia tabia (behavioral signals)

Rule za kawaida husema “kama kiasi ni kikubwa, zuia” au “kama ni usiku, flag”. Lakini fraud ya sasa ni ya pattern: mtumiaji anaonekana sawa juu juu, lakini tabia yake imebadilika.

AI inaweza kuangalia ishara kama:

• kasi ya miamala (transaction velocity)
• mabadiliko ya kifaa/eneo
• mtego wa “first-time beneficiary”
• muundo wa cash-out unaofanana na mitandao ya washirika

Matokeo yanayotafutwa ni moja: kupunguza false positives (wateja halali wasikwame) huku ukikamata fraud wa kweli.

2) Customer service: kutoka “kujibu” hadi “kutatua”

Chatbot inayosema “tuma namba ya simu” si msaada. Mteja anataka system iseme:

“Tumeona muamala wako ume-stuck kwenye hatua ya reconciliation. Tunau-retry sasa hivi, utapata uthibitisho ndani ya dakika 3.”

Hii inahitaji AI iwe na uwezo wa:

• kutambua aina ya tatizo (classification)
• kuunganisha na data ya miamala (context)
• kupendekeza hatua (next best action)
• kuanzisha workflow ya kurekebisha (automation)

Kwa Kenya, hii inapunguza mzigo kwenye call center na WhatsApp/DMs, hasa kipindi cha sikukuu ambapo miamala huongezeka.

3) AI kwa KYC/AML: kuharakisha onboarding bila kuongeza hatari

Onboarding ni sehemu ya mapato. Ukiichelewesha, mteja anaenda kwingine.

AI inaweza kusaidia kwenye:

• uchambuzi wa hati (document verification)
• kutambua udanganyifu wa kitambulisho
• ku-score risk ya mtumiaji kwa kutumia vigezo vinavyoeleweka (explainable signals)

Msimamo wangu: KYC ya “manual review kwa kila mtu” ni gharama isiyo na tija. Unahitaji risk-based approach, na AI ndiyo injini yake—mradi usiingie kwenye “black box” isiyoelezeka.

4) Mikopo ya kidijitali: credit scoring inayoheshimu ukweli wa soko

Kenya ina historia ndefu ya digital credit. Changamoto kubwa si kutoa mkopo—ni kutoa mkopo sahihi kwa mtu sahihi, kwa masharti sahihi.

AI inafanya kazi vizuri ukichanganya:

• historia ya miamala ya wallet
• mapato ya wastani na msimu (seasonality)
• tabia ya matumizi (spend patterns)
• dalili za stress (kama overdraft frequency, reversals, chargebacks)

Lengo si “kutoa zaidi”. Ni kupunguza defaults huku ukikuza wateja wanaostahili.

5) Personalization ya mawasiliano: maudhui yanayofaa, si spam

Hii inaingia moja kwa moja kwenye theme ya series yetu: jinsi AI inavyoendesha maudhui, elimu ya watumiaji, na kampeni za kidijitali kwa fintech na malipo ya simu Kenya.

Badala ya kutuma SMS ile ile kwa kila mtu, AI inaweza:

• kubaini ni ujumbe upi unamsaidia mteja (education vs offer)
• kuchagua lugha na tone (Kiswahili/English/sheng iliyo salama kwa brand)
• kutabiri muda mzuri wa kutuma

Ukweli: spam huua trust. Personalization sahihi huongeza matumizi bila kuchosha wateja.

Jinsi ya kuanza: ramani ya utekelezaji kwa fintech za Kenya

Jibu la moja kwa moja: Anza na kesi 2–3 zenye ROI ya wazi, tengeneza data pipeline, kisha panua hatua kwa hatua—si lazima uanze kwa kubadilisha core yote.

Hii ndiyo njia ambayo nimeona ikifanya kazi kwenye taasisi za fedha zinapoharakisha AI bila kuvunja compliance.

Hatua ya 1: Chagua “use cases” zenye kipimo cha mafanikio

Chagua maeneo yenye maumivu yanayoonekana kwenye namba:

1. Fraud + false declines (punguza wateja kukwama bila sababu)
2. Dispute resolution time (punguza muda wa kutatua “pending/reversal”)
3. Onboarding drop-off (ongeza activation rate)

Kila moja iwe na KPI moja kuu, mfano:

• muda wa wastani wa kutatua kesi (AHT/TTF)
• asilimia ya fraud loss kwa volume
• conversion ya onboarding hadi user active

Hatua ya 2: Safisha data na “event logs” za miamala

AI haifanyi kazi kwa miujiza. Inahitaji:

• data ya miamala iliyo na timestamps sahihi
• status codes zilizo standardized
• event trail: request → authorize → post → notify → reconcile

Kama log zako hazieleweki, hata model nzuri itatoa matokeo ya ovyo.

Hatua ya 3: Weka “human-in-the-loop” kwa maamuzi nyeti

Kwa AML, credit, na dispute, usianze na automation ya 100%.

Mfano mzuri:

• AI inapendekeza uamuzi + sababu 3
• afisa ana-approve/override
• feedback inarudi kuboresha model

Hii inasaidia compliance na pia hujenga uaminifu wa ndani.

Hatua ya 4: Jenga guardrails: privacy, bias, na auditability

Kenya ina wajibu mkubwa kwenye ulinzi wa data na matarajio ya wateja.

Weka misingi hii mapema:

• data minimization (kusanya kinachohitajika tu)
• role-based access
• audit logs za maamuzi ya AI
• tests za ubaguzi (bias) kwenye scoring

Kauli yangu ya moja kwa moja: AI bila audit trail ni deni la kisheria linalosubiri kulipuka.

Maswali ambayo timu nyingi huuliza (na majibu ya moja kwa moja)

Je, AI inamaanisha lazima tubadilishe core banking?

Sio lazima mara moja. Unaweza kuanza na tabaka la AI juu ya event streams na CRM/case management. Lakini kwa muda, core iliyo tayari kwa AI huondoa integrations nyingi za muda.

Tunaanzia wapi kama tuna budget ndogo?

Anza na customer support triage na fraud alerts tuning. Hizi huleta matokeo haraka kwa gharama ndogo kuliko miradi mikubwa ya mikopo.

Je, AI itaongeza au kupunguza kazi kwa timu?

Mara ya kwanza huongeza kazi (data, majaribio, governance). Baada ya miezi kadhaa, huanza kupunguza kazi za kurudia na kuacha timu ifanye kazi za thamani kubwa.

Hitimisho: Somo kubwa kutoka “AI upgrade” ya TCS BaNCS

AI upgrade kwenye core banking inaonyesha mwelekeo ambao Kenya haiwezi kuupuuza: ushindani wa fintech na mobile payments sasa unapimwa kwa ubora wa maamuzi ya nyuma ya pazia—fraud, compliance, dispute resolution, na mawasiliano ya wateja.

Kwa series yetu ya “Jinsi Akili Bandia Inavyoendesha Sekta ya Fintech na Malipo ya Simu Nchini Kenya”, huu ni uzi muhimu: AI si ya maudhui na kampeni pekee. Ikiwa haijaunganishwa na data ya miamala na michakato ya core, wateja wataendelea kuona huduma “ya kidijitali” iliyojaa kusubiri.

Hatua inayofuata ni rahisi na ngumu kwa wakati mmoja: chagua use case moja inayouma, pima, boresha, kisha panua. Ukianza sasa, utaingia 2026 ukiwa na mfumo unaotatua matatizo kabla wateja hawajapiga kelele. Ukisubiri, utatumia mwaka mzima ukizima moto.

Swali la kujiuliza ndani ya timu yako wiki hii: ni sehemu gani ya safari ya mteja (onboarding, malipo, mkopo, au support) ambapo AI inaweza kupunguza muda wa kusubiri kwa zaidi ya nusu—bila kuongeza hatari?